카메라 캘리브레이션 예제

그런 다음 이미지 / 카메라 보정 / VID5 / VID5를 통과했다. 구성 파일의 입력으로 XML입니다. 다음은 응용 프로그램의 런타임 중에 발견되는 체스판 패턴입니다: 교정 이미지를 로드하고 처리하도록 자체 소프트웨어를 코딩하는 것도 쉽지만 더 지루합니다. 보정 응용 프로그램은 아직 스테레오 카메라를 지원하지 않습니다. 이 라이브 웹캠 교정 응용 프로그램은 대화형이며 이미지 세트가 초점을 맞추고 이미지 테두리 주위에 수집되며 충분한 기하학적 다양성을 갖도록 설계되었습니다. 이것은 에 의해 수행됩니다. 1) 이미지 내부의 특정 위치로 안내, 2) 수학적으로 충분한 기하학적 다양성을 가지고 수렴할 것인지 확인하기 위해 현재 솔루션을 검사하고, 3) 각 위치에서 여러 이미지를 수집하지만 가장 많이 사용하는 것을 사용하여 초점. 이미지 캡처가 완료되면 개별 이미지 및 전체 데이터 집합에서 결과를 볼 수 있는 다른 보기가 표시됩니다. 일반적으로 두 계수는 교정에 충분합니다.

광각 렌즈와 같이 심한 왜곡의 경우 k3를 포함하도록 3개의 계수를 선택할 수 있습니다. 카메라 교정은 특수 교정 패턴의 이미지를 사용하여 카메라의 파라미터를 추정하는 프로세스입니다. 매개 변수에는 카메라 내장 함수, 왜곡 계수 및 카메라 외인이 포함됩니다. 카메라를 보정하면 예상 매개 변수의 정확도를 평가하는 여러 가지 방법이 있습니다. 이것은 사용자가 체스판을 움직이고 다른 이미지를 얻을 수 있도록하기 위해 수행됩니다. 유사한 이미지는 유사한 방정식을 초래하고 교정 단계에서 유사한 방정식은 잘못된 문제를 형성하므로 보정이 실패합니다. 정사각형 이미지의 경우 모서리의 위치는 근사치일 뿐입니다. 우리는 cornerSubPix 함수를 호출하여이를 향상시킬 수 있습니다. 그것은 더 나은 교정 결과를 생성합니다. 이 후 우리는 하나의 컨테이너로 모든 방정식을 수집하는 이미지 포인트 벡터에 유효한 입력 결과를 추가합니다. 마지막으로, 시각화 피드백 목적을 위해 findChessboardCorners 함수를 사용하여 입력 이미지에 발견 된 점을 그릴 것입니다. 교정이 올바르게 수행되었는지 확인하는 좋은 방법은 직선 모서리가 직선인지 확인하는 것입니다.

왜곡되지 않은 이미지에서 눈금자를 이미지 테두리로 이동하여 해당 눈금이 뒤틀린지 확인합니다. 스테레오 이미지의 경우 쉽게 알아볼 수 있는 기능을 클릭하고 다른 이미지에서 동일한 y 좌표에 있는지 확인하여 정류가 올바른지 확인할 수 있습니다. 바둑판 교정 패턴의 이미지 세트를 사용하여 카메라 파라미터를 예측합니다. [3] 부게, J. Y. “매트랩용 카메라 교정 툴박스.” 캘리포니아 공과 대학의 전산 비전.

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